TinyML con Raspberry Pi y Arduino

Esta capacitación guiada por un instructor en Chile capacita a profesionales avanzados con las habilidades necesarias para diseñar, optimizar y desplegar pipelines completos de TinyML. Los participantes aprenderán a recolectar datos, entrenar modelos de bajo consumo y probar aplicaciones del mundo real mediante laboratorios prácticos.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor <ubic> (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de sistemas embebidos y desarrolladores de IA de nivel intermedio que desean implementar modelos de aprendizaje automático en microcontroladores utilizando TensorFlow Lite y Edge Impulse.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de TinyML y sus beneficios para aplicaciones de IA en el edge.
• Configurar un entorno de desarrollo para proyectos de TinyML.
• Entrenar, optimizar e implementar modelos de IA en microcontroladores de bajo consumo.
• Utilizar TensorFlow Lite y Edge Impulse para desarrollar aplicaciones de TinyML del mundo real.
• Optimizar los modelos de IA para la eficiencia energética y las limitaciones de memoria.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Chile capacita a profesionales avanzados para optimizar modelos TinyML para dispositivos embebidos con recursos limitados. Los participantes aplicarán cuantización y poda, implementarán pipelines de inferencia de baja latencia y realizarán pruebas de rendimiento frente a límites de memoria y energía.

Esta capacitación guiada por un instructor en Chile capacita a profesionales avanzados para proteger las tuberías de TinyML en dispositivos de borde. Aprenderá a implementar técnicas de preservación de la privacidad, a endurecer los modelos contra amenazas adversarias y a aplicar mejores prácticas para el manejo seguro de datos en entornos limitados.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Chile (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros y científicos de datos de nivel principiante que desean comprender los fundamentos de TinyML, explorar sus aplicaciones y desplegar modelos de IA en microcontroladores.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TinyML y su relevancia.
• Desplegar modelos de IA ligeros en microcontroladores y dispositivos de borde.
• Optimizar y ajustar finamente modelos de aprendizaje automático para un bajo consumo de energía.
• Aplicar TinyML en aplicaciones del mundo real, como el reconocimiento de gestos, la detección de anomalías y el procesamiento de audio.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Chile, enseña a profesionales avanzados cómo integrar TinyML en la robótica autónoma. Los participantes diseñarán modelos optimizados, implementarán flujos de percepción en el dispositivo e implementarán IA ligera en hardware embebido para lograr autonomía en tiempo real.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel intermedio en sistemas embebidos, desarrolladores de IoT e investigadores de IA que deseen implementar técnicas de TinyML para aplicaciones potenciadas por IA en hardware eficiente energéticamente.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TinyML y la IA edge.
• Implementar modelos de IA ligeros en microcontroladores.
• Optimizar la inferencia de IA para un consumo bajo de energía.
• Integrar TinyML con aplicaciones de IoT del mundo real.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Chile cubre la implementación de soluciones de TinyML para el monitoreo y el diagnóstico en salud. Los participantes aprenderán a diseñar modelos para datos de salud en tiempo real, a optimizarlos para dispositivos portátiles de bajo consumo y a garantizar la confiabilidad clínica. Incluye ejercicios prácticos en el laboratorio.

Esta formación en vivo y dirigida por instructores en Chile (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IoT de nivel intermedio, ingenieros embebidos y profesionales de la IA que deseen implementar TinyML para mantenimiento predictivo, detección de anomalías y aplicaciones de sensores inteligentes.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TinyML y sus aplicaciones en IoT.
• Configurar un entorno de desarrollo de TinyML para proyectos de IoT.
• Desarrollar e implementar modelos de ML en microcontroladores de bajo consumo.
• Implementar mantenimiento predictivo y detección de anomalías utilizando TinyML.
• Optimizar los modelos de TinyML para un uso eficiente de la energía y la memoria.

Este curso de 21 horas, guiado por un instructor, en Chile capacita a profesionales de nivel intermedio para desplegar TinyML en agricultura inteligente. Aprenda a construir modelos livianos, integrar la IA en el borde (edge AI) con IoT y optimizar para el riego de precisión y la detección de plagas en un entorno de laboratorio práctico.